Optimización del planeamiento y control de un proyecto inmobiliario, a través de LPS y un modelo BIM para el secuenciamiento e identificación de restricciones
Bibliographic record
Abstract
Mediante el presente trabajo se demuestra la viabilidad de poder integrar la metodología Lean Construction, a través de su principal herramienta (el Last Planner), con el BIM (Building Information Modeling) generando una mejora de productividad enfocada a las etapas de diseño y construcción de un proyecto inmobiliario. La integración se resume en el soporte tecnológico de los modelos virtuales desarrollados por el BIM en conjunto con la manera como se trabaja la información brindando un soporte efectivo y que suma valor a los procesos ejecutados por el Last Planner. A través de un análisis de interferencias e incompatibilidades que pueden ser consideradas como restricciones de obra, al ejecutarse la planificación del avance, se pudo determinar una liberación de restricciones no identificadas que podrían ser considerables a la hora de ejecutar el proyecto y que no se hubieran detectado de manera temprana trayendo consigo retrasos. Además, se tiene un soporte visual de lo ejecutado y de lo planificado, en conjunto con la posibilidad de dar soluciones a problemas de constructabilidad del proyecto. Se considera un ahorro en trabajos rehechos a través de la integración de ambos elementos y se traduce en una mejora de PPC y de SPI, demostrando que tanto en planeamiento como en el control del proyecto se puede optimizar la productividad con el análisis descrito.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".